《表1 KNN分类结果：基于OPLS-DA提取V_(IP)值的塑料餐盒K-NN拉曼光谱分析》

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《基于OPLS-DA提取V_(IP)值的塑料餐盒K-NN拉曼光谱分析》

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k值是KNN模型的一个重要参数，通常k值应大于1且小于样本数的平方根[11]，但为观察选择错误率趋势，实验选取k值范围为1～10。由图3可知，当k值为1时即训练样本与空间范围内距离最近的1个样本归为同类时[12]，经交叉验证后错误率最小为0.0917，能够较为准确地进行分类。随着k值的不断增大，错误率明显增加，当k值为10时选择训练样本空间范围内距离最近的10个样本作为分类依据，k选择错误率达到了最大值0.4333，分类效果明显下降。因此，应选择k值为1构建KNN模型，模型分类结果见表1。